Прогнозирование макроэкономических показателей российской экономики с помощью моделей понижения размерности

А. А. Скроботов – научный сотрудник РАНХиГС при Президенте Российской Федерации, канд. экон. наук (Москва). Е-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

А. В. Царев – младший научный сотрудник РАНХиГС при Президенте Российской Федерации (Москва). Е-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Статья посвящена сравнительному анализу прогнозной силы моделей понижения размерности на примере макроэкономических показателей российской экономики. Обозреваются и обсуждаются различные подходы и методы моделирования и прогнозирования макроэкономических показателей высокой размерности. Рассмотренные подходы применяются к российским данным по 29 показателям за период с января 2000 г. по июнь 2019 г.

Сравнительный анализ полученных результатов указывает на то, что в половине случаев модель случайного леса оказывается наилучшей с точки зрения прогнозной силы и ее использование в среднем позволяет улучшить качество построенных прогнозов на 5, 25 и 30% для кратко-, средне- и долгосрочного периодов соответственно. Полученные результаты могут быть полезны экономическим агентам и представителям органов власти в целях улучшения качества прогнозирования.

Статья подготовлена в рамках выполнения научно-исследовательской работы государственного задания РАНХиГС.

Ключевые слова: прогнозирование, оценка качества прогнозов, российские макроэкономические показатели, LASSO, случайный лес.